【摘 要】
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具备高效、高准确度和智能环境感知等优点的工业机器人在先进制造业中被广泛应用到抓取、装配和贴装等领域,其中的基于视觉的飞拍定位技术是一个重要的研究方向。本文充分分析了视觉技术以及飞拍技术的国内外发展现状,针对传统机器人飞拍系统存在视-控分离,导致系统实时性和效率不高且硬件系统复杂的问题,提出视-控一体的设计方案,并对机器人标定技术及机器人飞拍的相关算法展开研究。本课题的主要研究内容如下:（1）视控一
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具备高效、高准确度和智能环境感知等优点的工业机器人在先进制造业中被广泛应用到抓取、装配和贴装等领域,其中的基于视觉的飞拍定位技术是一个重要的研究方向。本文充分分析了视觉技术以及飞拍技术的国内外发展现状,针对传统机器人飞拍系统存在视-控分离,导致系统实时性和效率不高且硬件系统复杂的问题,提出视-控一体的设计方案,并对机器人标定技术及机器人飞拍的相关算法展开研究。本课题的主要研究内容如下:（1）视控一体化系统。分析了几种常用的视觉系统方案,确定了视控一体化系统的搭建方案。操作系统采用基于Windows的硬实时系统,机器人控制模块和视觉模块在同一操作系统通过共享内存的方式实现数据交互。并分别对视觉模块和控制模块进行实时性和精度分析,控制模块采用基于CONDESYS RTE的软控制器方案,通过ETHERCAT控制伺服驱动器,提高实时性和可拓展性;视觉模块采用高精度时钟提高实时性。（2）机器人本体几何参数标定。建立了自研的四轴水平关节机器人运动学参数模型,并分析确定了影响其定位精度主要的几何参数。建立了几何参数误差标定模型,设计了基于图像位置的自适应算法求取模型的输入。对遗传算法进行了优化,加强了迭代前期的搜索能力和迭代后期的收敛能力,降低了提前收敛和局部最优的概率,通过改进的遗传算法求取运动学误差参数模型。通过实验验证了经过基于改进的遗传算法的机器人运动学参数辨识后,机器人的位移精度大大提高。并进行了相机标定、自动九点标定和工具坐标系标定的相关实验。（3）卡尔曼滤波结合深度学习的飞拍方法。基于改进型卡尔曼滤波算法,提出一种无传感器的精准时间触发算法,减小相机触发时机器人在同一位置的重复度误差;基于ResNet50网络实现目标检测和分类,并提出一种依附于目标检测位置的区域分割方法,提高图像的处理速度,保证在机器人下一节拍前完成纠偏值的计算。并且对比了常用的图像预处理和特征提取的方法,确定了精准的特征提取方案。与传统的模板匹配等方法进行了对比试验,验证了本课题方法在图像处理时间和处理精度上的优势。（4）飞拍视控系统的模块化设计及飞拍实验。对基于CODESYS的控制系统进行了模块化设计,并基于QT实现视觉软件的设计,通过共享内存实现视控交互,搭建视控一体化平台。设计了快速的飞拍纠偏算法,确定了飞拍实验的流程。基于贴装芯片的飞拍实验,对机器人参数辨识的有效性进行了验证,对比了不同速度下的飞拍定位误差。通过与定拍进行对比,验证了飞拍的高效性。各个实验表明:本课题设计的机器人飞拍纠偏系统具有简捷易用、精度和效率高等优势。
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